基于MLP-ANN与Markov Chain的土地利用变化预测方法——以锡林郭勒盟为例

以北方草地典型地区—内蒙古锡林郭勒盟为案例区,在1995年到2000年的土地利用变化与驱动力分析的基础上,利用土地利用转换类型和驱动力模型,采用多层感知人工神经网络模型分析了各种土地利用类型未来的转换潜力;利用马尔可夫链模型,预测了2005和2010年土地利用格局。预测结果显示：高覆盖度草地减少幅度最大,中覆盖度草地减少相对和缓,高、中覆盖度草地的减少造成了未利用地和低覆盖度草地的增加,尤其是前者增加的幅度最大;从空间分布看,高覆盖度草地的减少集中在西北部地区,主要转变为中低覆盖度草地,中覆盖度草地的减少主要集中在西南部地区,其流向主要是以沙化土地为主的未利用地;案例研究表明,多层感知人工神经网络模型与马尔可夫链模型的结合与应用能够在很大程度上预测稳定驱动力作用下的土地利用变化趋势,从而为生态干预提供指导。     

用Markov模型预测长江水质

由于长江水质的污染程度日益严重,为了说明治理长江对长江水质进行了简单的评价,保护长江迫在眉睫,首先,根据长江流域的17个观测站近两年多的水质检测数据统计,说明了近两年多来长江的防污治理工作有一定的效果。然后,根据1995~2004年长江流域水质的数据报告,考虑各类水之间的相互转化,构造了马尔柯夫(Markov)转移矩阵,建立了马尔柯夫预测模型,通过已有的观测数据验证了该模型的正确性及有效性。运用该马尔柯夫模型预测未来10年水质的变化趋势,即Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类水逐年减少,而Ⅴ、劣Ⅴ类水逐年增加。到2014年,长江的第Ⅰ类水只有0.4 059%,劣Ⅴ类水达到26.2 714%,不可饮用水（即第Ⅳ,Ⅴ,劣Ⅴ类水）将达到47.468%,为此应采取更加有效的治理措施,控制长江水质的恶化。最后,通过计算,得到了每年需要处理污水的最小百分比,才能杜绝劣Ⅴ类水,将第Ⅳ、Ⅴ类水控制在20%内,从而才能保证我们有足够的饮用水     

基于马尔科夫链-多目标模型的应急供应链决策优化研究

为应对洪涝、新冠肺炎疫情等突发灾难,提出供应物资满足率最大、供应时间最短、供应成本最低的离散时间马尔科夫链-多目标规划模型(DTMC-MOP),动态地识别、分析、应对应急供应链风险;采用改进自适应NSGA-Ⅱ算法求解优化模型,并通过标准测试函数进行测试与评价,验证模型的可行性和有效性;通过算例分析,获得精度更高、分布更均匀的Pareto最优前沿。研究结果表明：决策者可以依据应急管理核心目标或不同偏好选择相适应的应急方案,研究结果可为应急供应链决策优化提供1种科学方法,对保障灾民生命安全、维护社会和谐稳定具有积极意义。     

Optimization of gas detector placement considering scenario probability and detector reliability in oil refinery installation

Gas detection system is a critical layer of protection in process safety. Leak scenario probability and detector reliability are two key factors in the optimization of gas detector placement. However, they are easily neglected in previous studies, which may lead to an inaccurate evaluation of the optimization solutions. In this study, a stochastic programming (SP) optimization method is proposed considering these two factors. In order to quantitatively represent the probability of leak scenarios, a complete accident scenario set (CASS) is built combining leak sources and wind fields. Then, the computational fluid dynamics (CFD) method is adopted for consequence modeling of gas dispersion. The Markov model is developed to predict the detector reliability. With the objective of minimal cumulative detection time (MCDT), the SP formulation considering scenario probability and detector reliability (MCDT-SPR) is proposed. By introducing the particle swarm optimization (PSO) algorithm, the optimization formulations can be solved. A case study is investigated on a diesel hydrogenation refining unit. Results validate this approach is promising to improve the detection efficiency. This method is more practical and matching with the actual industrial environment, where the leak scenarios and the detector reliability can change dynamically in real process setting.     

基于马尔科夫模型的芜湖市景观格局演变研究

在遥感和地理信息系统的支持下，利用1996年和2003年2个时期的Landsat—TM假彩色合成影像作为信息源，获取芜湖市景观类型的转化数据，并结合国土局的土地详查数据，确定相应的转移概率矩阵，应用马尔科夫过程模拟土地类型景观的动态演变情况和未来演变的趋势。结果表明，随着城市化过程的发展，研究区内各种土地类型不断地向城市用地转化。     

利用马尔柯夫过程预测锡林河流域草原退化格局的变化

以我国北方典型草原模式地段之一的锡林河流域草原为研究对象,根据研究区两个时期遥感影像解译的植被类型图衍生出草原植被退化图。在对草原退化图统一网格化后,计算各网格草原退化指数,并加以分级,确定不同草原退化等级之间转移概率,并应用马尔柯夫模型预测锡林河流域草原退化格局的演变趋势。结果表明:如果不采取防止草地退化的根本性措施,草原退化态势还将继续下去。以每个网格草原退化指数值为各网格草原退化状况划分依据,以3km×3km网格为统计单元,在流域总面积为10701km₂情况下,预测结果是:2005年,锡林河流域草原退化为3级的网格总面积是3776km₂,占流域总面积的35.29%;4、5级网格面积之和为5427km₂,达到流域总面积的50.71%。2025年,锡林河流域草原退化为3级的网格面积总和是3389km₂,占流域总面积的31.67%;4、5级网格面积之和为6406km₂,达到流域总面积的59.86%。     

基于修正组合模型的青海省城市需水量预测

根据城市用水量系统具有非线性和随机波动性的特点,为了充分发挥组合灰色神经网络预测模型能够综合单变量预测及非线性处理的优势,同时降低组合权系数计算方法的不确定性对模型预测效果的影响,论文提出了基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型。将其应用于1980—2009年青海省城市用水量序列的拟合分析,并预测其2010、2015以及2020年的城市需水量。结果表明:基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型预测结果的误差更小,精度更高。     

中国水资源利用效率俱乐部趋同的检验、测度及解释：2003—2015年

论文基于Quah（1997）的分布动态学分析框架,采用扩展的Markov链和空间Markov链模型对我国大陆31省份2003—2015年间总用水、农业用水及工业用水效率的俱乐部趋同现象展开研究。首先对3类用水效率的俱乐部趋同现象进行检验,随后基于构造的俱乐部趋同指数对俱乐部趋同程度进行测算,最后从空间角度对俱乐部趋同现象进行了解释。研究发现：1）3类用水效率都存在着俱乐部趋同的现象,随着时间的积累,这种现象会有所缓解,但依然明显。例如工业用水效率低水平和高水平地区在5 a后仍分别处于低水平和高水平的概率高达0.808和0.918,可见我国区域水资源利用效率的协调力度亟待加强。2）工业用水效率整体的俱乐部趋同程度最高,其次是总用水效率,农业用水效率最小。我国地区间工业用水效率差异的固化程度最严重,部分地区长期维持在低水平,陷入了“低水平陷阱”,应引起政府的重视。3）水资源利用效率的俱乐部趋同现象受空间因素的影响。一方面,不同用水效率的邻近地区对本地区用水效率的变化存在一定影响,高水平的邻近地区有积极影响,低水平的邻近地区有消极影响;另一方面,高低水平俱乐部的空间分布存在着集聚特征,因此俱乐部内部会产生空间溢出效应。但高水平俱乐部内的正溢出作用远大于低水平俱乐部,这使得高低水平俱乐部之间差异进一步拉大,从而促进了俱乐部趋同现象的发生。这在我国工业用水效率的俱乐部趋同中尤其明显。     

马尔科夫过程在河流综合水质预报中的应用

本文运用随机理论，建立了一个马尔科夫链综合水质预报模型。并通过实例的应用分析，证明了模型的可靠性，从而为水质预报的科学化提供了依据。     

灰色马尔柯夫模型在地表水体DO浓度预测中的应用

灰色马尔柯夫模型是一种随机预测模型，被广泛的应用于社会，经济的预测中，本文利用灰色马尔柯夫模型对某平原河段DO浓度进行了预测。经验证，灰色马尔柯夫模型适用于对地表水体DO浓度预测，并具有相当高的精度，在此基础上，作者提出了改进的建议，使模型更具有实用性和可操作性。